Referencia para ultralytics/hub/__init__.py
Nota
Este archivo está disponible en https://github.com/ultralytics/ ultralytics/blob/main/ ultralytics/hub/init.py. Si detectas algún problema, por favor, ayuda a solucionarlo contribuyendo con una Pull Request 🛠️. ¡Gracias 🙏!
ultralytics.hub.login(api_key=None, save=True)
Conéctate a la API de Ultralytics HUB utilizando la clave de API proporcionada.
La sesión no se almacena; se crea una nueva sesión cuando sea necesario utilizando la CONFIGURACIÓN guardada o la HUB_API_KEY si te has autenticado correctamente.
Parámetros:
Nombre | Tipo | Descripción | Por defecto |
---|---|---|---|
api_key |
str
|
Clave API a utilizar para la autenticación. Si no se proporciona, se recuperará de la variable de entorno SETTINGS o HUB_API_KEY. |
None
|
save |
bool
|
Si se guarda la clave API en AJUSTES si la autenticación tiene éxito. |
True
|
Devuelve:
Tipo | Descripción |
---|---|
bool
|
Verdadero si la autenticación se realiza correctamente, Falso en caso contrario. |
Código fuente en ultralytics/hub/__init__.py
ultralytics.hub.logout()
Sal de Ultralytics HUB eliminando la clave API del archivo de configuración. Para volver a entrar, utiliza 'yolo hub login'.
Código fuente en ultralytics/hub/__init__.py
ultralytics.hub.reset_model(model_id='')
Restablece un modelo entrenado a un estado no entrenado.
Código fuente en ultralytics/hub/__init__.py
ultralytics.hub.export_fmts_hub()
Devuelve una lista de los formatos de exportación compatibles con HUB.
ultralytics.hub.export_model(model_id='', format='torchscript')
Exporta un modelo a todos los formatos.
Código fuente en ultralytics/hub/__init__.py
ultralytics.hub.get_export(model_id='', format='torchscript')
Obtener un diccionario de modelos exportado con URL de descarga.
Código fuente en ultralytics/hub/__init__.py
ultralytics.hub.check_dataset(path, task)
Función para comprobar errores en el archivo Zip del conjunto de datos HUB antes de cargarlo. Comprueba si hay errores en un conjunto de datos antes de cargarlo al HUB. A continuación se dan ejemplos de uso.
Parámetros:
Nombre | Tipo | Descripción | Por defecto |
---|---|---|---|
path |
str
|
Ruta a data.zip (con data.yaml dentro de data.zip). |
necesario |
task |
str
|
Tarea del conjunto de datos. Las opciones son "detectar", "segmentar", "plantear", "clasificar", "obb". |
necesario |
Ejemplo
Descarga los archivos *.zip de https://github.com/ultralytics/hub/tree/main/example_datasets es decir, https://github.com/ultralytics/hub/raw/main/example_datasets/coco8.zip para coco8.zip.
from ultralytics.hub import check_dataset
check_dataset('path/to/coco8.zip', task='detect') # detect dataset
check_dataset('path/to/coco8-seg.zip', task='segment') # segment dataset
check_dataset('path/to/coco8-pose.zip', task='pose') # pose dataset
check_dataset('path/to/dota8.zip', task='obb') # OBB dataset
check_dataset('path/to/imagenet10.zip', task='classify') # classification dataset